应用FRAX工具评估类风湿关节炎患者骨折风险及其风险因素的相关性研究

黄汉陵 陈立东 郭俊

十堰市太和医院体检中心(湖北医药学院附属医院)，湖北 十堰 442000

类风湿关节炎(rheumatoid arthritis，RA)导致关节破坏是临床中引起骨质疏松症最常见的病因之一，其继发的骨质疏松性骨折严重影响RA患者生活质量[1]；随着RA发病率的逐年增高，加之我国老龄化问题日益突出，如何精准评估RA患者骨折风险并有效指导临床治疗成为关注的热点。WHO推荐使用骨折风险评估工具(fracture risk assessment tool, FRAX)较以往单纯运用骨密度能更科学、准确地反映骨折风险，国内关于运用FRAX工具对RA的研究报道较少，本研究旨在探讨FRAX工具预测RA患者骨质疏松性骨折的临床应用价值并对其骨折危险因素进行相关性分析。

1 材料和方法

1.1 一般资料

回顾性分析2015年1月至2016年2月于十堰市太和医院就诊且资料完整的患者，共74例，年龄40～79，平均年龄约60.1±18.2岁，均符合2010年ACR RA的诊断标准[2]。排除标准：患有慢性肝炎、肾功能不全、胃肠手术、甲状腺功能亢进等其他影响骨代谢疾病的患者。同期随机纳入健康中老年人76例作为对照组。

通过问卷调查收集骨折相关风险因素资料，包括：目前是否抽烟、既往骨折史、髋骨家族骨折情况、每日饮酒是否超过3个单位(白酒>100 mL，啤酒>200 mL)、激素使用与否(近一个月平均每天使用糖皮质激素超过2.5 mg)、疾病活动性评分、体重指数(BMI)；同时记录RA的生活习惯、疾病史以及相关骨代谢指标：骨钙素(OC)、I型胶原交联C-末端肽(S-CTX)。

1.2 骨密度测定

采用双能X线骨密度仪(Hologic Discovery WI)进行骨密度测定。先常规质控，去除金属物件干扰，由专业技术人员按照标准体位分别测量L1-4、左侧股骨颈及Ward三角区的骨密度。参考WHO推荐的骨质疏松诊断标准：T>-1为骨量正常，-1≤T<-2.5为骨质减少，T≤-2.5为骨质疏松，骨质疏松伴有一处或多处骨折的患者为严重骨质疏松。

1.3 FRAX

通过访问网址：http://www.sheffield.ac.uk/FRAX/?lang=chs，输入相关风险指标以及骨密度值，计算出10年髋部骨折(PHF)和主要骨质疏松性骨折发生概率(PMOF)。

1.4 统计学处理

采用SPSS18.0进行统计学分析，计量资料均以均数±标准差表示，组间差异比较采用两独立样本T检验，计数资料采用卡方检验。采用Logistic回归探讨FRAX评分与风湿性关节炎患者临床相关指标之间的关系。P<0.05表示差异无统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

类风湿组与对照组在性别、年龄上差异无统计学意义，而在体重指数及既往骨折史上差异显著(P<0.05)，类风湿组股骨颈、腰椎的骨密度值均低于对照组，而类风湿组中10年主要骨质疏松性骨折发生概率和10年髋部骨折发生概率均高于对照组，差异具有统计学意义。见表1、2。

表1 类风湿组与对照组的一般临床资料比较Table 1 Comparison of general clinic characteristics between RA group and normal-control group

表2 类风湿组与对照组骨密度值指标比较Table 2 Comparison of bone mineral density between RA and normal-control group

2.2 两组骨代谢指标

RA组骨钙素(OC)、I型胶原交联C-末端肽(S-CTX)较对照组升高，且差异具有统计学意义(P<0.05)。两组骨特异性碱性磷酸酶(BAP)差异无统计学意义。见表3。

2.3 RA患者相关临床指标的回归分析

运用回归分析，发现PMOF、PHF与体重指数、饮食清淡、易激动、S-CTX有相关性，具有统计学意义。见表4。

表3两组骨代谢指标结果比较

Table3Comparison of biochemical markers of bone turnover between the two groups

组别OC(ng/mL)S⁃CTX(ng/mL)BAP(μg/L)RA组(74)14 20±5 121 90±0 2014 98±4 28对照组(76)10 32±4 150 87±0 2315 65±5 35P值0 010 020 25

表4PMOF和PHF与RA患者相关临床指标的回归分析

Table4The association among PMOF, PHF, and clinical RA-related indexes in the multiple-linear regression analysis

指标PMOF(%)PHF(%)标准化系数P值β值P值体重指数0 2050 0320 1960 002饮食清淡0 3180 0010 4120 013易激动0 1450 0020 2750 032阳光照射0 0310 7590 0460 385过敏史0 0680 5640 0760 255OC0 0380 3960 0180 754S⁃CTX0 1300 0320 3350 021BAP0 0150 0940 0230 340

3 讨论

RA属自身免疫性疾病，主要表现为多关节受累，严重可致残。由于炎性细胞因子的长期浸润，糖皮质激素应用增加，患者关节周围及全身OP发生率明显升高，脆性骨折风险显著增加[3]。相关文献报道：椎体骨折风险较健康人群高1.5倍。齐姗等[4]研究显示不管男性还是女性RA患者骨密度均出现不同程度的下降。本研究发现RA患者中骨量减少及骨质疏松的发生率较正常人群明显升高，骨质疏松发生率约为正常人群的1.6倍，与国内外学者研究基本一致。Wegierska等[5]发现RA相对原发性骨质疏松患者来说，外周骨关节骨量丢失明显，考虑主要与RA发病机理有关。Haugeberg等[6]研究显示类似的结果：腰椎与正常人差别无统计学意义，而主要表现为全髋密度降低。本研究发现RA组腰椎及髋关节较对照组骨密度均有不同程度的减少，考虑与低钙水平有关。除此之外，传统的骨质疏松危险因素比如：种族、年龄、体重指数等以及疾病本身也参与其中，这些因素在RA患者中同时存在[7]。运用回归分析，发现PMOF、PHF与体重指数、饮食清淡、易激动、S-CTX有相关性，具有统计学意义。关于骨代谢标志物的差异表明RA患者属于高转换型骨质疏松，骨转换速度较正常人快，本研究认为RA患者骨吸收较骨形成更为突出。

关于骨质疏松的诊断，其主要目的是科学评估骨骼强度，预测骨折风险。骨强度主要包括骨质量及骨密度两方面，目前尚无精确量化骨强度的方法，双能X线法仅能反映骨强度的70%，WHO将其作为诊断OP的金标准。对于骨折风险的评估，单纯检测骨密度存在着一定的局限性，仅能反映骨质矿物盐的含量，同时BMD与实际骨折发生并不成比例，存在着相当数量的骨折不能准确预测，灵敏度及特异度均不高[8]。关于骨折风险因子评估工具，早期应用较广泛的有亚洲OST(the Osteoporosis Self-assessment Tool)、加拿大ORAI(the Osteoporosis Risk Assessment Instrument)以及美国的SCORE(the Simple Calculated Osteoporosis Risk Estimation)[9]。临床上对这些工具褒贬不一。早期Gourlay等[10]研究表明OST基本可在大多数地区使用，敏感度尚可，约85%以上，特异性低于48%，而ORAI, SCORE的准确性比较低，事实上与使用体重指标评估骨质疏松的准确性差不多。这表明单纯使用骨折风险因子评估工具进行评估是不够的，应该联合骨密度结果一起进行评估。国内学者报道OSTA筛查中国绝经后妇女骨质疏松症的敏感性在56.2%～66.0%之间，特异度在76.5%～87.5%之间，与DXA的一致性较差，临床适用性有限[11]。以上3种骨质疏松风险因子评估工具仅仅纳入为数不多的风险因子，这说明单纯使用骨折风险因子评估工具进行评估是不够的，必须联合骨密度结果一起进行综合评估。

FRAX作为骨折风险评估工具，联合BMD要比以往单纯使用BMD更科学、有效的指导患者进行骨质疏松性骨折的防治工作。也有少量文献表明：是否联合BMD来评估骨折风险时，二者差异无统计学意义。Leslie等[12]发现采用股骨颈计算出来的FRAX结果比腰椎更为准确。本研究显示RA患者骨折风险增加，利用FRAX工具能够更好的评估RA患者未来的骨折风险及干预治疗。本研究不足之处为样本量偏少，纳入的相关因素需进一步增加。

综上所述，FRAX工具联合骨代谢指标能够更好的评估类风湿患者骨折风险，具有较大的临床应用前景。